tf.contrib.metrics.streaming_sensitivity_at_specificity

Вычисляет чувствительность при заданной специфичности.

Функция streaming_sensitivity_at_specificity создаёт четыре локальных переменных, true_positives, true_negatives, false_positives и false_negatives, которые используются для вычисления чувствительности при заданном значении специфичности. Порог для данного значения специфичности вычисляется и используется для оценки соответствующей чувствительности.

Для оценки метрики по потоку данных функция создаёт операцию update_op, которая обновляет эти переменные и возвращает sensitivity. update_op увеличивает счётчики true_positives, true_negatives, false_positives и false_negatives с весом каждого случая, найденного в predictions и labels.

Если weights равно None, веса по умолчанию равны 1. Используйте веса 0 для маскирования значений.

Дополнительную информацию о специфичности и чувствительности см. по адресу: https://en.wikipedia.org/wiki/Sensitivity_and_specificity

Аргументы
`predictions`	Вещественное значение `Tensor` произвольной формы, значения которого находятся в диапазоне `[0, 1]`.
`labels`	`bool` `Tensor`, форма которого соответствует `predictions`.
`specificity`	Скалярное значение в диапазоне `[0, 1]`.
`weights`	`Tensor`, ранг которого равен 0 или совпадает с рангом `labels`, и который должен быть совместим с `labels` (т. е. все измерения должны быть либо `1`, или совпадать с соответствующим измерением `labels`).
`num_thresholds`	Количество порогов для соответствия заданной специфичности.
`metrics_collections`	Необязательный список коллекций, к которым следует добавить `sensitivity`.
`updates_collections`	Необязательный список коллекций, к которым следует добавить `update_op`.
`name`	Необязательное имя области переменных.

Возвращаемые значения
`sensitivity`	Скалярное значение `Tensor`, представляющее чувствительность при данном значении `specificity`.
`update_op`	Операция, которая увеличивает переменные `true_positives`, `true_negatives`, `false_positives` и `false_negatives` соответствующим образом и значение которой соответствует `sensitivity`.

Исключения

ValueError Если predictions и labels имеют несовместимые формы, если weights не равно None и его форма не соответствует predictions, или если specificity не находится в диапазоне от 0 до 1, или если metrics_collections или updates_collections не являются списком или кортежем.

Исключения
`ValueError`	Если `predictions` и `labels` имеют несовместимые формы, если `weights` не равно `None` и его форма не соответствует `predictions`, или если `specificity` не находится в диапазоне от 0 до 1, или если `metrics_collections` или `updates_collections` не являются списком или кортежем.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/contrib/metrics/streaming_sensitivity_at_specificity